昨今、ビジネスの現場において（プライベートでも頻繁ですね）、生成AIの話題を聞かない日はありません。ニュースやセミナーでは、業務効率化の事例などが次々と紹介されているようです。
経営者様やご担当者様の中には、「うちも早く導入しなければ置いていかれる」「導入さえすれば、残業時間が減り、生産性が上がるはず」と大きな期待を寄せている方も多いのではないでしょうか。
ですが、実際に現場で試験的に導入を始めてみると、「期待したほど楽にならない」「かえって確認作業が増えてしまった」といった、戸惑いの声が聞こえてくることも多いです。魔法の杖だと思っていた生成AIが、使い方次第では逆効果になってしまう・・この現実に直面し、本格的な導入を躊躇されているケースも少なくありません。
原因
なぜ、生成AIの導入が必ずしも時短につながらないのでしょうか。 その原因は、AIの特性に対する理解不足と、業務プロセスへの適用戦略の欠如にあります。
生成AIは、膨大なデータからパターンを学習し、確率に基づいて回答を生成する仕組みです。そのため、定型的なドラフト作成や大量の情報整理は得意ですが、正確な事実確認や文脈に応じた高度な倫理的判断は苦手としています。
時短につながらない多くのケースでは、AIが苦手とする領域までAIに任せきりにしてしまい、その結果生じるエラーの修正や、出力結果の裏付け調査に膨大な時間を費やしているのです。これは、ツール自体の問題というよりは、適切な使いどころを見極められていない運用戦略のミスと言えるでしょう。
生成AIの得意不得意
実際に経験したことや外部から聞いた話などに基づいて、時短に繋がった仕事と、逆に時間が長くなってしまった仕事を整理してみます。
時短に繋がった仕事（AIが得意な領域）
以下のタスクは、生成AIを適切に活用することで、有意な時間短縮が確認されています。
- 初期アイデア出し・ブレインストーミングの壁打ち: ゼロから企画を考える際のドラフト（たたき台）を短時間で大量に出力させることで、アイデアにかかる時間を大幅に短縮できます。
- 長文の要約・情報抽出: 長いレポートや会議の議事録から、要点だけを短時間で抽出する作業は、AIが最も得意とする分野の一つです。
- メールや文書のドラフト作成: 定型的なビジネスメールや、社内文書の骨子を作成させることで、人間は最終的なチェックや修正（調整）に集中できます。
- プログラミングのコード生成・デバッグ補助: 開発領域においては、基本的なコード記述やエラー原因の特定において、エンジニアの強力な支援ツールとなります。
逆に時間が長くなった仕事（AIが苦手な領域・注意が必要な領域）
一方で、以下のタスクにおいては、慎重に進めなければかえって工数が増加する傾向にあります。
- 正確なファクトチェックが必要な調査: 生成AIは、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力する可能性があります。正確性が求められる調査業務では、AIの回答を全て人間が裏付け調査する必要があり、結果として二度手間になることがあります。
- 高度な専門性や独自性が求められるコンテンツ制作: 一般的な情報に基づいた内容は得意ですが、企業独自のノウハウや、深い専門知識が必要な記事制作などでは、AIの出力だけでは不十分です。そのため、大幅なリライトが必要となるケースが多く見られます。
- 著作権や倫理的配慮が複雑に絡む判断: 生成された画像や文章が既存の著作権を侵害していないか、あるいは倫理的に問題ない表現かどうかの最終判断は、現状では人間が慎重に行う必要があり、ここに多くの時間を要します。
業務フローを考えてみる
生成AIを真の業務効率化につなげるためには、AIに任せる仕事と人間がやるべき仕事を明確に切り分ける業務フローの再設計が必要だと思います。
生成AIは強力な武器ですが、使い方を誤れば時間を浪費する原因にもなり得ます。Webサイトなどの運営にも関わることですので、属人的に活用するものではないと私は考えています。自社の業務における最適な活用方法を見極めたい方は、ぜひアイ・セプトにご相談ください。
